30 / 01 / 2017
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Le Tinder du don d’organe est-il né ?

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Le Tinder du don d’organe est-il né ?
Faire mieux « matcher » donneurs d’organe et receveurs grâce à un algorithme s’inspirant des applications de sites de rencontre, très avancées en la matière ? L’idée, encore à ses prémices, fait son chemin. Mise en perspective avec Mashable.

«Nous n’avions pas été assez subtils pour aller jusqu’à rêver d’être capables de faire « matcher » correctement un donneur avec un receveur d’organe ». Bob Jones, directeur d’une unité de transplantation australienne, a pourtant fini par participer au développement d’un tel algorithme.

Une étude encore expérimentale, nuance Mashable, qui relaie l’histoire, mais qui pourrait ouvrir la voie à un essai randomisé, permettant son approbation éthique. L’algorithme de machine learning utilisé s’inspire de celui, connu du grand public, des sites et applications de rencontre, permettant au don d’organe, après la recherche d’emploi, d’être le nouvel objet de l’expression «le Tinder de…».

Pour nourrir l’algorithme, l’équipe de chercheurs a utilisé les données (âge, sexe, maladie sous-jacente, groupe sanguin, facteurs de stress, etc.) de multiples donneurs de foie et de receveurs ayant déjà été liés par une transplantation. L’objectif : chercher à prédire la probabilité de réussite de la greffe. L’expérience, ouvrant donc la voie à l’optimisation de la compatibilité donneurs-receveurs, a permis d’augmenter la justesse de prédiction d’un rejet de greffe à trente jours à 84%, contre 68% traditionnellement.

Imagine-t-on un algorithme prédire avec une acuité de 84% l’échec d’une relation amoureuse à trente jours ? La question de la greffe est davantage sensible : le système des transplantations ne fait pas qu’intervenir des probabilités de compatibilité, mais intègre d’autres types de données, comme la justice et l’allocation optimale des organes disponibles. Reste à savoir si ces données peuvent être implantées dans un algorithme…

L’article de Mashable, c’est par ici.